不同算法适用场景不同,例如GA天然适应离散变量的优化(交叉,变异等);PSO适合连续值。 可以结合应用场景着手改进,例如,针对自己的场景,提出新的初始化、计算拥挤距离的方式。 5.1 代码分析 yarpiz.com(代码很清晰,还有机器学习、多目标优化的代码) python版本直接搜索NSGA-II python 在写两层循环的时候,第一层for i in (1:n), 第二层只要for j in (i+1,n)...
使用NSGA-II算法解决这个多目标优化问题,以下是示例代码: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义参数 POP_SIZE = 100 MAX_GEN = 50 BOUNDS = [0, 10] DIM = 3 # 初始化种群 def initialize_population(pop_size, dim, bounds): return np.random.uniform(bounds[0], bounds[1],...
拥挤距离(Crowding Distance)是NSGA-II算法中的一个关键概念,用于衡量个体在非支配前沿中的稀疏程度。通过计算拥挤距离,可以在选择过程中优先保留那些位于稀疏区域的个体,从而维持种群的多样性。 算法的步骤是先初始化种群,将其拥挤距离置为0;然后按目标排序,对于每一个目标函数,按照该目标函数值对前沿中的个体进行排序...
运行 AI代码解释 functionchromo=crowding_distance_sort(F,chromo,f_num,x_num)%计算拥挤度%%%按照pareto等级对种群中的个体进行排序[~,index]=sort(chromo(:,f_num+x_num+1));[~,mm1]=size(chromo);temp=zeros(length(index),mm1);fori=1:length(index)%=poptemp(i,:)=chromo(index(i),:);%按照...
python通过nsga-ii算法实现配电网方案优化 本人最近研究NSGA2算法,网上有很多示例代码,但是基本没有注释,代码看起来很头疼,因此我最近把整个代码研读了一遍,并做上中文注释,希望可以帮助到一些和我一样的初学者们。贴出代码之前,首先介绍一下NSGA2遗传算法的流程图:流程图中我把每个详细的步骤用号码标出来,对应下文...
综上所述，我们的目标是找到一组合适的变量组合，使得生产成本和生产时间最小化，同时产品质量最大化。接下来，我们将运用NSGA-II算法来解决这个多目标优化问题。以下是解决该问题的示例代码：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt定义参数POP_SIZE = ... # 种群大小MAX_ITER = ... # 最大...
在实现NSGA-II(非支配排序遗传算法)之前,理解算法及其步骤非常重要。下面的表格展示了实现这个算法的基本流程: 每一步的代码实现 下面将详细说明每一步需要做什么,以及相应的代码示例。 1. 初始化种群 importnumpyasnpdefinit_population(pop_size,n_variables):returnnp.random.rand(pop_size,n_variables)# 随机初...
以上, 为NSGA-II 源码中给出的几个测试函数, 其中无限制条件的测试函数不需解释, 对有限制条件的做一定说明。 根据比对, 可以直到算法中, 将所有的约束条件都转换为 >=0 。 所以, 违反限制条件的 约束函数值 均小于 0 。 TNK 测试函数有一定特殊性, 因为其中存在